จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร – ตอบใน 9 ขั้นตอนง่ายๆ

จากรายงานของ Harvard Business Review พบว่า Data Science เป็น งานที่ร้อนแรงที่สุด ในปัจจุบัน ด้วยข้อมูลที่หลั่งไหลเข้ามาในอัตราเลขชี้กำลัง ความต้องการผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในสาขา Big Data และ Data Science IBM ยืนยันว่าภายในปี 2020 ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะเพิ่มขึ้น 28%

หากคุณเชื่อมโยงกับเทคโนโลยี/การตลาดจากระยะไกล คำถามสำคัญก็เกิดขึ้น ณ จุดนี้ – “จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร” . นั่นคือสิ่งที่เราจะพูดถึง แต่ก่อนที่เราจะคุยกัน เรามาทำความเข้าใจกันก่อนว่าใครคือนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

แล้ว Data Science คืออะไรและใครคือ Data Scientists

Data Science เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมข้อมูลจำนวนมหาศาลและวิเคราะห์โดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น ระบบอัตโนมัติ สถิติ การสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์ และคณิตศาสตร์ เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโตของธุรกิจ อย่างแม่นยำ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการค้นคว้าและสอบถามแหล่งที่มาของข้อมูล ถอดรหัสรูปแบบที่ซ่อนอยู่ภายใน และในที่สุดก็เปลี่ยนให้เป็นทรัพยากรที่มีประโยชน์สำหรับองค์กร

Data Scientist คือการผสมผสานระหว่างนักคณิตศาสตร์ นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ และนักสำรวจ พวกเขาเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลรุ่นใหม่ที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลก – เทคโนโลยีและธุรกิจ นอกเหนือจากการมีกรอบความคิดในการวิจัยแล้ว นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลยังมีทักษะทางเทคนิคและการวิเคราะห์ที่หลากหลาย ซึ่งช่วยให้พวกเขาค้นหาวิธีแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากจำเป็นต้องมีชุดทักษะที่ครอบคลุม ผู้เริ่มต้นจำนวนมากจึงมักติดอยู่กับคำถาม "จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร"

ด้วยความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำนวนมากและเฟื่องฟูเช่นนี้ การตัดสินใจเลือกอาชีพใน Data Science จึงเป็นการตัดสินใจที่ชาญฉลาด แต่คำถามคือ จะเริ่มต้นที่ไหนและอย่างไร? ไม่ต้องกังวล เราจะมาดูวิธีการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหัวข้อถัดไป

นี่คือรายการ 9 ขั้นตอนที่จะตอบคำถาม – จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร?

1. สารบัญ

   ทำสถิติและคณิตศาสตร์ประยุกต์

การมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งของคณิตศาสตร์และสถิติเป็นสิ่งจำเป็นในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณไม่ได้มาจากพื้นฐานวิทยาการคอมพิวเตอร์ / คณิตศาสตร์ คุณจำเป็นต้องปัดฝุ่นทักษะทางคณิตศาสตร์และสถิติของคุณ แม้ว่าความสามารถที่ชัดเจนที่สุดของนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมักจะเป็นการวิเคราะห์ แต่เขา/เธอจำเป็นต้องเสริมทักษะนี้ควบคู่ไปกับเครื่องมือทางสถิติ

2. พัฒนาความสามารถพิเศษในการเข้ารหัส

เมื่อคุณจัดการกับข้อมูล การเรียนรู้การเขียนโค้ดเป็นสิ่งที่จำเป็น ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล หรือสถาปนิกข้อมูลก็ตาม คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะมีความรู้ดีเกี่ยวกับภาษาโปรแกรมเชิงสถิติ เช่น Python, R และ SAS

3. คิดบิ๊กดาต้า

เมื่อคุณอยู่บนเส้นทางสู่การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะต้องเป็นมืออาชีพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ดังนั้น ขยายฐาน 'ข้อมูล' ของ คุณ ด้วยการเรียนรู้และสำรวจเครื่องมือ Big Data เช่น Hadoop , MapReduce , Hive และ Spark

เนื่องจากนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล จึงไม่สามารถทำงานได้ในเครื่องเดียว การมีความรู้ที่ดีเกี่ยวกับเทคโนโลยี Big Data จะช่วยให้คุณประมวลผลข้อมูลแบบกระจายได้สำเร็จ

4. ทำความคุ้นเคยกับฐานข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจำเป็นต้องเข้าใจว่าฐานข้อมูลทำงานอย่างทั่วถึงอย่างไร องค์กรธุรกิจส่วนใหญ่ใช้ MySQL หรือ Cassandra เป็นซอฟต์แวร์จัดการฐานข้อมูลเพื่อจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูล ดังนั้น การทำความคุ้นเคยกับการทำงานของฐานข้อมูล เช่น MySQL, Cassandra, PostgreSQL และ MongoDB จะทำให้คุณได้เปรียบเหนือคู่แข่งในอุตสาหกรรมนี้

5. ลงทุนเวลาของคุณในแคลคูลัสหลายตัวแปรและพีชคณิตเชิงเส้น

แม้ว่าบางท่านอาจขมวดคิ้วกับคำแนะนำนี้ แต่วิทยาการข้อมูลก็อาศัยเครื่องมือและเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอย่างมาก ในการใช้เครื่องมือ Machine Learning ให้ประสบความสำเร็จ เราต้องมีความรู้ครอบคลุมเกี่ยวกับแคลคูลัสและพีชคณิตเชิงเส้น ยิ่งคุณมีความรู้บนแพลตฟอร์มเหล่านี้มากเท่าไร แนวทางของคุณในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น

6. เรียนรู้ Data Wrangling

Data Wrangling หรือที่เรียกว่า 'Data Munging' เป็นกระบวนการที่ข้อมูลดิบที่ไม่มีโครงสร้างถูกแปลงเป็นรูปแบบที่สะดวกและมีค่ามากขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกในการวิเคราะห์ข้อมูล
นี่เป็นหนึ่งในประเด็นที่สำคัญที่สุดในขณะที่ตอบคำถามว่า 'จะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร' นี่เป็นหนึ่งในความรับผิดชอบที่สำคัญที่สุดของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจำเป็นต้องใช้เครื่องมือและชุดทักษะที่เหมาะสมในการประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งจะช่วยไขรูปแบบที่มีความหมายในข้อมูลเหล่านั้น การทำเช่นนี้เท่านั้นที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ซึ่งซ่อนอยู่ภายในข้อมูลซึ่งสามารถส่งผลดีต่อกลยุทธ์การตัดสินใจขององค์กรได้

7. การแสดงข้อมูลหลัก

ความรับผิดชอบที่สำคัญอีกประการหนึ่งของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล การแสดงข้อมูลและการนำเสนอคือ การวิเคราะห์ข้อมูลสองด้านที่ขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจ ดังนั้นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงควรคุ้นเคยกับเครื่องมือสร้างภาพข้อมูล เช่น Tableau , Raw , D3.js , Visual.ly , NVD3 เป็นต้น อย่างไรก็ตาม นี่ยังไม่เพียงพอ

นอกเหนือจากการแสดงข้อมูลในรูปแบบที่เรียบร้อยและสะดวกแล้ว นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลควรตระหนักถึงหลักการและแนวทางปฏิบัติของการเข้ารหัสข้อมูลด้วยสายตาด้วย

8. ได้รับประสบการณ์. ทำงานในโครงการจริง

เมื่อคุณมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้ในทุกแง่มุมทางทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว ก็ถึงเวลาลงมือปฏิบัติจริง เปิดเผยตัวเองต่ออุตสาหกรรมและพยายามค้นหาโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลจริงบนอินเทอร์เน็ต Google Quandl เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีในการเริ่มต้นค้นหาโครงการ

เมื่อคุณเริ่มทำงานในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ คุณจะได้เรียนรู้จุดแข็งและจุดอ่อนของคุณ ในขณะที่คุณทำงานในโครงการใหม่ๆ ต่อไป คุณจะมีโอกาสแก้ไขข้อบกพร่องและปรับปรุงให้ดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป

9. แข่งขัน

อินเทอร์เน็ตเต็มไปด้วยเว็บไซต์ที่อนุญาตให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชื่อมต่อกับชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลและค้นหาเพื่อนร่วมงานที่พวกเขาสามารถมีส่วนร่วมในการเรียนรู้และการแข่งขันที่มีประสิทธิผล Kaggle เป็นแพลตฟอร์มการฝึกอบรมที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลที่ต้องการ

เมื่อเป็นส่วนหนึ่งของชุมชน คุณจะได้พบกับกลุ่มคนที่มีความสามารถ เปิดโอกาสให้คุณเรียนรู้จากเพื่อนและที่ปรึกษาเพื่อฝึกฝนทักษะของคุณ

9 ขั้นตอนเหล่านี้คือทั้งหมดที่คุณต้องรู้เพื่อทำความเข้าใจเส้นทางการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โดยสรุป อาจกล่าวได้ว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะต้องค่อนข้างหลากหลาย โดยผสานรวมคุณลักษณะต่างๆ ที่ยืมมาจากสาขาต่างๆ เข้าไว้ด้วยกัน ใช่ ต้องใช้เวลาเพื่อฝึกฝนทักษะมากมาย แต่เมื่อคุณทำได้ คุณก็จะเข้าสู่งานแห่งชีวิต

รับ ใบรับรองวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก เรียนรู้หลักสูตร Executive PG Programs, Advanced Certificate Programs หรือ Masters Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

เราหวังว่าเราจะได้ตอบคำถามของวันนี้ อย่าคิดมาก ไปเริ่มกันเลย! มีความสุขในการเรียนรู้!